import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
df = pd.read_excel('超市运营数据.xlsx')
df['总额']=df['价格'] * df['数量']
df1 = df.groupby('销售经理').agg({'总额':'sum'})
df1['排名'] = df1.rank(method='first',ascending=False)
df1.sort_values(by='排名',ascending=True,inplace=True)
print('按渠道的总额降序排名，以及按排名升序排序: \n',df1)
df2 = df.groupby('客户类型').agg({'总额':'sum'})
df2['排名'] = df2.rank(method='first',ascending=False)
df2.sort_values(by='排名',ascending=True,inplace=True)
print('按渠道的总额降序排名，以及按排名升序排序: \n',df2)
print('统计每个客户类型: \n',df.value_counts('客户类型'))
print('价格的平均值: \n',df['价格'].mean())
print('价格的最大值 \n',df['价格'].max())
print('价格的最小值 \n',df['价格'].min())
df3 = pd.crosstab(index=df['客户类型'],columns=['销售经理'])
print('客户类型和销售经理交叉表: \n',df3)
df4 = pd.pivot_table(df,index=['计划发货天数'],columns=['折扣'],values=['数量'],aggfunc='sum')
print('透视表: \n',df4)
df5 = df[['计划发货天数','价格','数量','折扣']]
print('相关系数 \n',df5.corr())